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北大清华伯克利等知名高校最新AI研究成果

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以下是北大清华伯克利等知名高校的最新 AI 研究成果: 国内方面: - 清华大学的自然语言处理实验室资助了 OpenBMB 项目,催生了 MiniCPM 项目,这是可以在设备上运行的小型<2.5B 参数模型,其 2.8B 视觉模型在某些指标上仅略低于 GPT-4V。 - 阿里巴巴最近发布了 Qwen-2 系列,社区对其视觉能力印象深刻,能完成从具有挑战性的 OCR 任务到分析复杂的艺术作品等。 国外方面: - Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 是第一个能够从文本提示生成高质量、真实视频的模型之一,并且在定制化方面取得了显著的进步。今年 3 月,他们推出了 Stable Video 3D,该模型经过第三个对象数据集的微调,可以预测三维轨道。 - OpenAI 的 Sora 能够生成长达一分钟的视频,同时保持三维一致性、物体持久性和高分辨率。它使用时空补丁,类似于在变压器模型中使用的令牌,但用于视觉内容,以高效地从大量视频数据集中学习。此外,Sora 还使用了其原始大小和纵横比的视觉数据进行训练,从而消除了通常会降低质量的裁剪和缩放。 - Google DeepMind 的 Veo 将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入相结合,通过编码器和潜在扩散模型处理它们,以创建独特的压缩视频表示。然后系统将此表示解码为最终的高分辨率视频。 此外,Geoffrey Hinton 让“深度学习”从边缘课题变成 Google 等网络巨头仰赖的核心技术。Hinton 和他的团队让 CIFAR 获得丰厚回报,深度学习也成为目前的主流。Hinton 冷静、谦逊与公平的态度为 NCAP 建立了良好的开放合作氛围,推进了世界的 AI 研究工作。 关于未来研究方向的参考资料包括: - 人工智能技术与安全研究:DeepMind、OpenAI、MIT、Stanford、Berkeley 等机构的论文,“AI Index”(斯坦福大学发布)、OpenAI 技术博客、Google AI Blog 等技术报告,专家著作如 Nick Bostrom《Superintelligence》、Stuart Russell《Human Compatible》等。 - 经济与社会变迁:IMF、世界银行、OECD、WEF(世界经济论坛)的未来就业与技术报告,未来学与社会预测如 Herman Kahn、Ray Kurzweil《The Singularity is Near》等,科技史与社会影响方面如 Joseph Schumpeter(创新与经济周期)、Carlota Perez(技术革命与金融资本),以及经济学者对产业革命的历史演化研究。 - 政治与国际关系:联合国关于 AI 和数字治理的政策文件、欧盟 AI Act 的立法草案与相关研究,前沿智库与研究中心如 Future of Humanity Institute(牛津大学)、Machine Intelligence Research Institute(MIRI)、Brookings、RAND Corporation 等,军事与国防方面如美国国防部和 NATO 对 AI 的战略规划,中国、欧盟、日本等国家的 AI 国家政策及军民融合案例。
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参考资料

2024人工智能报告|一文迅速了解今年的AI界都发生了什么?

**中国开源项目在今年赢得全球粉丝,并且已经成为积极开源贡献者。**其中几个模型在个别子领域中脱颖而出,成为强有力的竞争者。DeepSeek在编码任务中已成为社区的最爱,其组合了速度、轻便性和准确性而推出的deepseek-coder-v2。阿里巴巴最近发布了Qwen-2系列,社区对其视觉能力印象深刻,从具有挑战性的OCR任务到分析复杂的艺术作品,都完成的非常好。在较小的一端,清华大学的自然语言处理实验室资助了OpenBMB项目,该项目催生了MiniCPM项目。这些是可以在设备上运行的小型<2.5B参数模型。它们的2.8B视觉模型在某些指标上仅略低于GPT-4V。2024年是AI图像视频迅速发展的一年,这个赛道竞争异常激烈国外Stability AI发布的Stable Video Diffusion,是第一个能够从文本提示生成高质量、真实视频的模型之一,并且在定制化方面取得了显著的进步。并且在今年3月,他们推出了Stable Video 3D,该模型经过第三个对象数据集的微调,可以预测三维轨道。OpenAI的Sora能够生成长达一分钟的视频,同时保持三维一致性、物体持久性和高分辨率。它使用时空补丁,类似于在变压器模型中使用的令牌,但用于视觉内容,以高效地从大量视频数据集中学习。除此之外,Sora还使用了其原始大小和纵横比的视觉数据进行训练,从而消除了通常会降低质量的裁剪和缩放。Google DeepMind的Veo将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入相结合,通过编码器和潜在扩散模型处理它们,以创建独特的压缩视频表示。然后系统将此表示解码为最终的高分辨率视频。

Geoffrey Hinton 是这个人,一步步把“深度学习”从边缘课题变成Google等网络巨头仰赖的核心技术

只用了一年,Hinton和他的团队就让CIFAR看到他们的投资会有多么丰厚的回报。而Google已经尝到了甜头。在这个过程中,Hinton和NCAP已然让人刮目相看。相比传统的工程技术,大学生们更乐意去从事深度学习的研究,来自阿姆斯特丹大学的计算机科学教授Max Welling如是说,“就算是远在荷兰的大学生,他们也知道正在发生什么事,他们都想投奔到这个行业来呢。”换句话说,深度学习是目前的主流。“我们不再是极端分子了,”Hinton说,“我们现在可是炙手可热的核心技术呢。”Hinton和深度学习的未来秋季,NCAP在旧金山举行了年度研讨会。该研讨会探讨范围广泛,包括了神经系统科学,机器学习,计算机图形设计,面部识别和运动检测等方面。在演讲途中,Hinton静静的站在讲台附近,大多数情况下,他只是聆听,只是偶尔打断演讲者提出一两个问题,或鼓励他的智囊团提出问题并及时讨论。他的冷静、谦逊与公平,对NCAP的成员来说,建立了一个良好的开放合作的氛围,这给他们带来了鼓励,也直接推进了世界的AI研究工作。深度学习的革命是迟早会发生的,但有了NCAP,有了Hinton,微软、Google、雅虎等网络巨头在语音识别、人工视觉系统等方面的发展就提前了许多。“Geoff就像正能量,每个人都想向他看齐。”Bruno Olshausen,加州大学伯克利分校的Redwood神经系统科学研究中心的主任如是评价。即便不是NCAP的成员也对此表示同意。“在过去的20到30年里,他一直在推动着神经网络和深度学习在前进,”余凯,百度深度学习研究院副院长提到,“在此之前,机器学习或者AI技术从未如此对行业产生过如此迅猛的影响。”

[趋势研究] Deep Research - AGI 实现后未来 20 年人类社会的变革

注:以下并非具体文献,而是指引阅读与研究的方向,可进一步收集文献、报告、论文、数据集等。人工智能技术与安全研究Academic Papers:DeepMind、OpenAI、MIT、Stanford、Berkeley等机构的论文。技术报告:“AI Index”(斯坦福大学发布)、OpenAI技术博客、Google AI Blog等。专家著作:Nick Bostrom《Superintelligence》、Stuart Russell《Human Compatible》等。经济与社会变迁经济学与社会学研究:IMF、世界银行、OECD、WEF(世界经济论坛)的未来就业与技术报告。未来学与社会预测:Herman Kahn、Ray Kurzweil《The Singularity is Near》等。科技史与社会影响:Joseph Schumpeter(创新与经济周期)、Carlota Perez(技术革命与金融资本),以及经济学者对产业革命的历史演化研究。政治与国际关系国际组织材料:联合国关于AI和数字治理的政策文件、欧盟AI Act的立法草案与相关研究。前沿智库与研究中心:Future of Humanity Institute(牛津大学)、Machine Intelligence Research Institute(MIRI)、Brookings、RAND Corporation等。军事与国防:美国国防部和NATO对AI的战略规划,中国、欧盟、日本等国家的AI国家政策及军民融合案例。

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2025-05-09
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2025-05-08
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2025-05-01
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2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
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2025-04-20
用AI写作一些研究成果总结类的文章
利用 AI 写作研究成果总结类文章可以参考以下步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具撰写文献综述,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。 另外,关于总结类文章,AI 很有可能不会读完整个文章,而只是头尾读一下,中间随机读。使用 Python 的 request 库读取网页速度不快,很多大语言模型实际上也没有真去搜索网页,这更像是大语言模型开发商的“狡猾”,用“AI 幻觉”背锅了。 除了聊天内容,还能让 AI 总结整理各种文章(不超过 2 万字),例如复制文章给 GPTs 让其总结。对于 B 站视频,若有字幕,可安装油猴脚本获取字幕,将其复制给 AI 执行内容总结任务,总结完还可继续提问或探讨细节。
2024-12-11
AI 领域的前沿研究成果
以下是 AI 领域的一些前沿研究成果: 在现代 AI 理解方面,有“AI 典藏”资源列表,包含对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍,以及技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南和 AI 市场分析等。其中,2017 年谷歌发布的“Attention is All You Need”论文向世界介绍了 Transformer 模型,开启了生成 AI 的时代。 在医疗领域,ChatGPT 和 Google Bard 等技术加速了医疗健康生物制药的研究。例如,AI 提前三年诊断胰腺癌;两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因;AI 帮助筛选抗衰老的高效药物候选物;利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法等。 在其他数据模态方面,如 DreamFusion:Textto3D using 2D diffusion(2022),是来自 Google 和加州大学伯克利分校的研究人员基于 NeRF 从 2D 输入生成 3D 图像的工作。
2024-08-21